在骑行领域使用计算机视觉

骑行作为一种可持续的出行方式、竞技运动和健身活动，越来越受欢迎。不过，安全问题、基础设施限制以及改善道路衔接的需求，仍是全球骑行者面临的主要问题。根据近期研究，2024 年安大略省骑行者和行人死亡人数大幅上升：骑行者死亡人数翻了一番，行人死亡人数较上一年增加了 82%。

为应对这些挑战，可以使用人工智能 (AI) 和计算机视觉模型（如 Ultralytics YOLO11）来提升骑行安全、优化基础设施并改善整体骑行体验。通过利用实时目标检测、跟踪和分析，视觉 AI 可以提升骑行安全、为交通规划提供洞见，甚至检测法规遵守情况，例如是否佩戴头盔。

此外，计算机视觉正帮助城市规划人员监测骑行者的移动模式，从而更好地设计自行车道，并提高道路衔接的安全性。对于休闲骑行者和职业骑行者，AI 驱动的视觉系统可以辅助速度监测、道路危险检测和导航，让骑行更安全、更便利。

本文将探讨骑行者面临的挑战、计算机视觉如何提供帮助，以及 AI 驱动视觉系统在骑行领域的一些实际应用。

当今骑行面临的挑战和问题#

尽管骑行越来越受欢迎，但安全性和可及性仍受到多种挑战的影响：

• 骑行安全风险：骑行者是最脆弱的道路使用者之一，面临着驾驶员分心、路况不佳和骑行基础设施不足等危险。缺少实时安全措施会增加事故风险。
• 交通衔接问题：许多城市仍缺少专用自行车道，迫使骑行者与机动车共用道路，增加了碰撞的可能性。
• 城市规划的数据缺口：与机动车不同，自行车通常未纳入大规模交通监测系统，这限制了城市规划人员优化骑行路线的能力。
• 头盔佩戴合规与执法：头盔能显著降低受伤风险，但佩戴情况差异很大。跟踪头盔佩戴情况有助于培养更好的安全习惯，并帮助决策者制定有效法规。

要解决这些问题，需要更智能的方案，而计算机视觉技术正逐渐成为提升骑行安全和效率的关键工具。

计算机视觉如何改善骑行#

计算机视觉模型可以实时分析、检测和跟踪物体，非常适合用于提升骑行安全和表现。将视觉 AI 集成到智能骑行系统后，AI 驱动的摄像头和传感器可以提供实时洞见，从而改善道路安全和基础设施规划。

计算机视觉有助于提升骑行安全的主要领域：#

• 骑行安全监测：AI 驱动的检测系统可以识别坑洼或突发交通拥堵等不安全路况，并向骑行者发出提醒。
• 头盔佩戴合规检测：计算机视觉可以检测骑行者是否佩戴头盔，以鼓励安全骑行。
• 交通流分析：目标检测模型可以分析自行车与车辆之间的交互，找出需要改进骑行基础设施的区域。
• 跟踪骑行者移动，助力更智能的城市规划：AI 驱动的骑行者密度和道路使用情况跟踪可以为基础设施建设提供依据，确保城市拥有更好的骑行条件。

接下来，我们详细看看计算机视觉如何应用于骑行领域。

计算机视觉在骑行领域的应用#

现在，我们已经探讨了骑行面临的挑战，以及计算机视觉模型如何提升安全性和可及性，接下来看看实际应用。视觉 AI 驱动的系统可以改善骑行基础设施、监测头盔佩戴情况、提升安全性，并为道路上的骑行者提供支持。

检测并跟踪自行车和行人，提升骑行安全#

了解骑行者和行人在城市环境中的移动方式，对于改善交通管理、道路安全和基础设施优化至关重要。计算机视觉模型可以实时检测、跟踪和统计自行车与行人，为优化自行车道布局、降低事故风险和改善整体交通流提供有价值的数据。

视觉 AI 驱动的监控摄像头可以监测不同区域的自行车密度，让城市规划人员根据实际使用模式调整道路设计。利用分类，AI 模型可以区分骑行者、自行车和头盔，从而为基础设施规划提供更精准的数据。相关部门可以据此评估现有自行车道是否足够，或是否需要增设骑行基础设施。

图 1. 计算机视觉检测骑行者、自行车和头盔佩戴情况。

统计自行车和行人数量，也有助于改善交通管理和应急响应。如果检测到某些时段骑行者流量较大，就可以调整交通信号灯，优先保障交叉路口的骑行通行。

交通管理部门通过利用实时检测、分割和计数，可以基于数据做出决策，优化城市规划、提升骑行安全，并建设更适合骑行者的城市。

检测头盔佩戴情况，确保安全合规#

佩戴头盔能显著降低严重头部受伤的风险，但骑行者佩戴头盔的情况仍不一致。Ultralytics YOLO11 等计算机视觉模型可以实时检测骑行者是否佩戴头盔，从而支持安全监测和执法。

图 2. 计算机视觉模型识别佩戴和未佩戴头盔的骑行者。

例如，AI 驱动的交通监测系统可以分析自行车道的视频流，检测头盔佩戴率。决策者可以利用这些数据开展有针对性的宣传活动，或更有效地执行头盔佩戴规定。

此外，在骑行活动或竞技比赛中，AI 驱动的头盔检测可以确保所有参赛者在比赛开始前都符合安全标准。城市和骑行组织可以利用视觉 AI 检测头盔，鼓励更安全的骑行习惯，最终降低骑行相关伤害的风险。

估算骑行者和周边车辆的速度#

速度对骑行安全至关重要，不仅关系到骑行者，也关系到周边道路使用者。Ultralytics YOLO11 可以通过训练来估算骑行者和附近车辆的速度，为改善交通管理和预防事故提供洞见。

例如，AI 驱动的路侧摄像头可以监测交叉路口或陡坡等高风险区域的骑行速度，因为这些区域尤其需要控制速度。此外，计算机视觉模型可以跟踪自行车道附近的车辆速度，找出汽车速度明显高于骑行者的区域，因为这会增加碰撞风险。如果检测到自行车道附近车辆超速，AI 驱动的系统可以提供相关洞见，帮助执行限速规定或设计防护屏障，从而提升骑行安全。

图 3. Ultralytics YOLO11 实时检测车辆速度，助力改善道路安全措施。

骑行速度分析也能让竞技骑行者受益。借助视觉 AI 跟踪实时速度和加速度，骑行者可以即时获得反馈，从而提升表现并保持安全骑行速度。

通过分析速度模式，城市规划人员可以采取速度控制措施、调整自行车道设计，并提升所有道路使用者的安全。

检测道路标志，改善骑行导航#

骑行者在城市环境中骑行可能会遇到挑战，尤其是在交通标志复杂、道路规则繁多的区域。Ultralytics YOLO11 可以实时检测道路标志，帮助骑行者及时了解路况并提升道路安全。

图 4. Ultralytics YOLO11 可检测并分类不同道路标志。

例如，安装在车把上的摄像头可以利用视觉 AI 识别并分类交通标志，例如自行车道标记、停车标志或人行横道。系统可以通过可视化界面向骑行者传递这些信息，确保骑行者了解重要的道路指示。

自行车比赛或耐力赛事也能从实时标志检测中受益。AI 驱动的系统可以帮助赛事组织者了解参赛者是否正确遵循路线标记，从而减少走错路线的情况并提升赛事安全性。

将道路标志检测集成到骑行技术中，AI 驱动的导航可以增强态势感知能力，带来更安全的骑行体验。

计算机视觉在骑行领域的未来#

随着 AI 技术不断发展，计算机视觉有望在提升骑行体验方面发挥更大作用。未来的一些潜在应用包括：

• 具备实时视觉 AI 的智能骑行头盔：未来的头盔可能会集成 AI 驱动的摄像头，用于检测障碍物、道路标志和附近车辆，并向骑行者实时发出警报。
• 面向骑行者的自适应交通信号灯：计算机视觉可以分析十字路口的骑行者流量，并通过接入智能交通信号灯系统协助交通管理；该系统可实时调整信号，从而缩短等待时间并提升骑行安全性。
• 自行车道安全自动监控：AI 驱动的监控系统可以分析自行车道上的危险因素，确保车道安全且维护良好。

这些创新展现了 AI 驱动的视觉技术如何打造更安全、高效且便捷的骑行体验。

要点#

随着骑行作为一种可持续交通方式日益普及，Ultralytics YOLO11 等计算机视觉模型为提升安全性、导航能力和基础设施规划提供了切实可行的方案。通过自动检测头盔、监测速度和跟踪自行车，视觉 AI 可以改善骑行体验并降低事故风险。

无论是检测道路危险、改善导航，还是集成 AI 驱动的安全方案，计算机视觉都在改变城市通勤者、运动员和休闲骑行者的骑行体验。了解 Ultralytics YOLO11 和 AI 驱动的视觉系统如何提升骑行安全性并改善基础设施规划。

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